建议学习过程
值得考虑的问题
- @傅飞--Docker与虚拟机的区别
- @黄庆兵--如何精简压缩image
- 精简为王：Docker镜像体积详解
- 孤天浪雨--Docker实践(七)：Docker Hub(镜像分发、自动化构建)
- 还有很多，以后工程上遇到再贴
按照学习的过程我造你肯定走马观花的差不多了，接下来还是仔细的实操一遍吧~
Docker 的一张神图
开局一张图，剩下全靠编~
当大概知晓
docker的概念后，看这张图应该会非常的舒服，docker以image为基础，从下到上构建自己定制的image，一般我们称为image layer，里面可以add各种环境，堆叠。而启动这个image的最小单位为container，一个image可以有启动很多containers，他们相互隔离，可以独立运行，container上做出的改变，比如装个python，如果不进行commit到image，那么退出后不会影响image，当然也不会影响正在运行的其他container了。远端是类似github的一个仓库，用于存放官方和个人镜像，全世界都可以pull和push，进行分发和转送。image的改变可以有两种方式，一是用dockerfile进行build，这是一种类似配置文件的东西，build这个配置文件，命令一条条被执行，简洁快速。而另一种是由container修改后进行commit提交到image，相当于对此修改进行从上到下的"覆盖''，虽然我们对第二种方式更加适应(就相当于操作服务器，而且调试的时候方便)，但是对于工程规范严谨来说，建议使用第一种方式，原因我个人认为有三个，一是对日后review来说，有个dockerfile能够更清楚的了解自己构建的image是什么包含什么，二是给别人看的时候方便review，相当于给了个README，三是与github关联进行自动化更新分发image时，docker hub只关心dockerfile的更新。
Image 镜像相关
相关的资料太多了，以下只是在自己学习过程中的例子摆出来方便看
创建自己的新image
一般我们都是从原有的别人的或者官方的镜像也就是
image上挂载自己所需要的东西，举一个最简单的例子，Docker hub官方的Ubuntu的image都没有vim的说~
方式1：使用commit进行增量更新
比如我启动一个image的container，然后在这个container上安装一个vim，并把这个拥有vim的增量打包成自己的新image，装python同理
- 搜索一下
docker hub中的东西~，本质来说就是个类似于github的仓库啦
~> docker search ubuntu //这里docker支持模糊搜索
NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
ubuntu Ubuntu is a Debian-based Linux operating sys… 7198 [OK]
dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vnc Ubuntu with openssh-server and NoVNC 159 [OK]
...
- 首先下载一个"底层"
image，我们当做基础包，然后再做修改
~> docker pull ubuntu //这里下的是官方的image，官方的是没有前面那个用户名的，如dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vnc表示docker用户名为dorowu的image名叫ubuntu-desktop-lxde-vnc的image
- 查看
image
~> docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu latest 0458a4468cbc 10 days ago 112MB
- ***启动该
image的一个container***
~> docker run -i -t 0458a4468cbc
root@b42e3c1b7bca:/# vim
bash: vim: command not found
root@b42e3c1b7bca:/# apt-get update && apt-get install -y vim
...
其中，-t 选项让Docker分配一个伪终端（pseudo-tty）并绑定到容器的标准输入上， -i 则让容器的标准输入保持打开，run的作用相当于启动image并且开辟一个容器container，如果本地没有image，那么它会去云端拉一个符合该名字的image
- 使用
commit进行提交
~> docker commit -m 'install vim' --author='mrlevo' b42e3c1b7bca mrlevo/ubuntuvim:v1
sha256:1ab17ff9221c1dedd419d760135ce87a33a374cc0420590a13345796a3da4af5
~> docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
mrlevo/ubuntuvim v1 1ab17ff9221c Less than a second ago 209MB
其中root后面的b42e3c1b7bca是你这个container唯一的标识符，是一个Hash值，在后续commit的时候需要用到，提交commit的方式和git的方式几乎一致呢，git commit -m 'xxx update'，也就是说image会从你在当前container操作当做增量进行image layer的构建
方式2：使用Dockerfile进行build
从这个
ubuntu的基础上进行往上添加vim，你把它想做一台虚拟机，你怎么配置环境或者说怎么安装vim呢？apt-get install vim，是不是简单轻松呢，其实`docker`的`image`也一样，只是为了批量操作，比如说，你有装一堆环境，那么明智的做法肯定是写一个配置文件，然后直接运行这个配置文件让他批处理就行了是吧，在docker这里，这样的文件叫做Dockerfile*
~/myubuntu> cat Dockerfile //我已经写好了这个文件，是放在自己的一个叫做myubuntu的文件夹中~
# ubuntu 14.04 with vim and gcc
FROM ubuntu
MAINTAINER mrlevo mrlevo@outlook.com
RUN apt-get update && apt-get -y install vim
具体含义不再解释，一些个参数请直接自己参考Docker Dockerfile详解,这里不再赘述，只是参数而已嘛大家按照规则写就ok辣，最核心的就是配置文件里写什么也就是这段话中的`RUN`部分，我们的目的明确，就是装一个`vim`而已，这里是不是和服务器上装`vim`一样呢
然后就开始
build吧~
~/myubuntu> docker build -t mrlevo/newubuntu:v2 .
Sending build context to Docker daemon 2.048kB
Step 1/3 : FROM ubuntu
---> 0458a4468cbc
Step 2/3 : MAINTAINER mrlevo mrlevo@outlook.com
...
Successfully built ab33d086befd
Successfully tagged mrlevo/newubuntu:v2
注意mrlevo/newubuntu:v2 .中的.千万别忘了，. 是Dockerfile 所在的路径（当前目录），也可以替换为一个具体的Dockerfile 的路径。而且为了你以后推到自己的仓库，名字的修改也比较重要，如mrlevo表示DockerHub上的用户名，newubuntu是repo的名字，v2表示tag号。若在创建docker image的时候。其中-t标记来添加tag，指定新的镜像的用户信息，-t选项不是mrlevo/newubuntu:v2，而是newubuntu:v2，那么即使用mrlevo用户名登录了DockerHub，最后也无法push的。
注意！创建镜像的时候尽量不要用“docker commit”命令来创建。用这种办法建镜像是完全不可取的，因为这种办法是不能重复的。我们在建镜像的时候应该从Dockerfile创建，或者用其他S2I（从源文件构建镜像）的方式来创建，这样镜像才具有可再生性，而且如果我们把镜像存在git之类提供版本控制能的系统里的话，还可以对Dockerfile的改动进行跟踪。
上传自己的image到Docker Hub
先不说这样做明不明智(当然不)，只是讲如何将自己的image推到自己的仓库
~> docker push mrlevo/newubuntu:v2
The push refers to repository [docker.io/mrlevo/newubuntu]
ae59a8755490: Pushed
6f4ce6b88849: Pushed
92914665e7f6: Pushed
c98ef191df4b: Pushed
9c7183e0ea88: Pushed
ff986b10a018: Pushed
然后登陆自己的
Docker hub上去看看，其实就是和github上push项目是一样的
**现在我们来讨论这样做成本其实很大，其实你只需要让对方拥有你的Dockerfile就可以了，他可以直接下载官方的基础image，然后bulid你的Dockerfile即可重构你的image，没必要把自己的image整个push到docker hub上（其实还有更骚的操作，就是github上更新dockerfile，然后docker hub上自动化更新image），浪费资源不说，还占带宽~，另一个解决的思路就是压缩image的大小了，参考自@黄庆兵--如何精简压缩image，简单说就是将RUN命令全部写在一起，使用&&串联命令 **
一个实际的?~ 安装xgboost+python环境
举一个?，我要配置一个含有
xgboost这个包的python3环境，其他的都不需要，那么可以简化为在ubuntu的image上，装python以及装第三方包
- 写
Dockerfile配置文件，把要做的都写下来，思路可以是自己在操作虚拟机时候的操作，这里先不论是否高效。我先创建本地ubuntuxgboost文件夹，然后再其中创建一个Dockerfile文件，内容如下
~/ubuntxgboost> cat Dockerfile
# ubuntu 14.04 with vim and gcc
FROM ubuntu
MAINTAINER mrlevo mrlevo@outlook.com
RUN apt-get update && apt-get -y install python3 python3-pip
RUN pip3 install pandas scikit-learn==0.18.1 xgboost
当然建议是将RUN的命令用
&&串起来，属于一种减少堆叠layer的方法
- 进行
build
~/ubuntxgboost> docker build -t mrlevo/ubuntuxgboost:v1 .
Sending build context to Docker daemon 2.048kB
Step 1/4 : FROM ubuntu
...
Successfully built 8eddac9d6c4a
Successfully tagged mrlevo/ubuntuxgboost:v1
- 查看
images
~/ubuntxgboost> docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
mrlevo/ubuntuxgboost v1 8eddac9d6c4a 3 minutes ago 980MB
- 启动
image并且开辟一个容器，查看环境是否可用
~/ubuntxgboost> docker run -i -t 8eddac9d6c4a
root@c2061b5db824:/# pip3 freeze
numpy==1.14.0
pandas==0.22.0
python-dateutil==2.6.1
pytz==2017.3
scikit-learn==0.18.1
scipy==1.0.0
six==1.11.0
xgboost==0.7.post3
root@c2061b5db824:/# python3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import xgboost
>>>
注：这是一个非常现实的目的，如果需要有一个机器学习平台可供大家直接进行算法测试，那么这个方式就很有用了。别人就不需要在配置各种乱七八糟的环境而头疼了，更专注于实现本质
科学计算的开发环境已经有小伙伴们开源了，这就可以直接用，看，这就是docker的厉害之处~详见：如何使用 Docker 快速配置数据科学开发环境？
Container 容器相关
参考：@孤天浪雨 -- Docker实践(二)：容器的管理(创建、查看、启动、终止、删除)
若干问题
无法删除image问题
错误描述：
unable to remove repository reference
~> docker rmi newubuntu
Error response from daemon: conflict: unable to remove repository reference "newubuntu" (must force) - container 043b9f03b795 is using its referenced image d1ee33a2d62d
首先停止和删除容器，因为一个image上可运行很多container
$ docker stop $(docker ps -a | grep "Exited" | awk '{print $1 }') //停止容器
$ docker rm $(docker ps -a | grep "Exited" | awk '{print $1 }') //删除容器
$为获取变量，其中grep是全局正则匹配，先是匹配已经退出的container。而awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理，这里是获取container的id。
然后选择删除指定的image
$ docker rmi d1ee33a2d62d //删除IMAGE ID=d1ee33a2d62d的image
当然如果你是删掉为none的临时image
$ docker rmi $(docker images | grep "none" | awk '{print $3}') //删除为none的中间镜像
PS. 当然如果要删除所有容器，那么只需要 先获取所有容器的
CONTAINER ID，然后进行批量删除，注意这里是rm而不是rmi
~> docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
c2061b5db824 8eddac9d6c4a "/bin/bash" 30 hours ago Exited (0) 30 hours ago vigilant_albattani
~> docker ps -a -q
c2061b5db824
~> docker rm $(docker ps -a -q)
c2061b5db824
~> docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
Image 精简压缩
镜像层依赖于一系列的底层技术，比如文件系统(filesystems)、写时复制(copy-on-write)、联合挂载(union mounts)等，详见@黄庆兵--如何精简压缩image
每次在Dockerfile中执行RUN命令的时候系统都会在镜像中新建一个层，每个镜像层都会占用一定的磁盘空间可以使用history观察构建的命令及产生的磁盘空间
~> docker history 885fd3133327
IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT
885fd3133327 5 hours ago /bin/sh -c apt-get update && apt-get -y inst… 260MB
<missing> 5 hours ago /bin/sh -c apt-get update && apt-get -y inst… 97.5MB
<missing> 5 hours ago /bin/sh -c #(nop) MAINTAINER mrlevo mrlevo@… 0B
<missing> 2 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/bash"] 0B
<missing> 2 weeks ago /bin/sh -c mkdir -p /run/systemd && echo 'do… 7B
<missing> 2 weeks ago /bin/sh -c sed -i 's/^#\s*\(deb.*universe\)$… 2.76kB
<missing> 2 weeks ago /bin/sh -c rm -rf /var/lib/apt/lists/* 0B
<missing> 2 weeks ago /bin/sh -c set -xe && echo '#!/bin/sh' > /… 745B
<missing> 2 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ADD file:a3344b835ea6fdc56… 112MB
解决方案总结为以下几点
- 使用更小的基础
image，如使用debian替换ubuntu
-
Dockerfile中的RUN指令通过&&和\支持将命令串联在一起 - 在
yum update和apt-get update必须时，把update和清理命令都放在同一行RUN底下，在执行update的同时释放多余的空间 - 用命令或工具压缩
image，docker自带的一些命令还能协助压缩镜像，比如export和import。工具如docker-squash，用起来更简单方便，并且不会丢失原有镜像的自带信息。
Docker hub 与 Github 的互联，自动化构建image
详细请参考
按照步骤来没什么问题，使用git更新存放在
github上的dockerfile文件，然后docker hub会根据dockerfile在服务器云端开始构建image，值得注意的是，建议一个工程一个github的repo，这样方便管理和更新。如果不打上tag进行dockerfile的更新，则把两个版本拉倒本地会出现旧版的tag显示为<none>的情况，而最新版为latest
~> docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
mrlevo/dockerfiles latest 885fd3133327 16 minutes ago 469MB
mrlevo/dockerfiles <none> 56fcce54eb10 32 minutes ago 209MB
以下是我更新
github上的的dockerfile文件后，docker hub自己关联github并进行image的更新，可以看到dockerfile更新的内容。从Dockerfile可以至少知道这个版本里面是个啥了~，不过貌似我没看到更新日志。看来只能从github的commit上看了
Docker 镜像的版本控制
如果需要升级某个docker镜像，我们可以这样做。
- 给每个新生成的镜像都打上相应版本的tag。此时可能存在
image:latest、image:v1、image:v2等。 - 我们要从v1升级到v2，首先我们将导入的v2镜像强制重命名为image:latest，命令为
docker tag -f image:v2 image:latest -
docker stop之前正在运行的容器 - 启用
docker run image，此时image的等价镜像image:latest就是最新的V2镜像。
总结下步骤：load/tag/stop/run
致谢
哎呀，越来越懒了，上面超链接的都是哦~谢谢大家的无私贡献才能不断添砖加瓦！
